浅析无人驾驶汽车环境感知技术

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1、为了确保“教学点数字教育资源全覆盖”项目设备正常使用，我校做到安装、教师培训同步进行。设备安装到位后，中心校组织各学点管理人员统一到县教师进修学校进行培训，熟悉系统的使用和维护。浅析无人驾驶汽车环境感知技术　　摘要：无人驾驶汽车外界环境感知技术的研究主要是运动控制、路径规划以及导航定位技术。本文旨在探讨无人驾驶汽车环境感知所需的各类传感器的同时，并对环境感知的关键技术展开了综合分析。　　关键词：环境感知；无人汽车；信息　　中图分类号：文献标识码：A文章编号：1007--0218-02　　无人驾驶汽车行驶中，利用传感器检测汽车是否存在车道偏离，还能够识别

2、路上障碍物及红路灯，将各种信息及时传输给驾驶系统，令驾驶系统及时做出反应，提出驾驶安全性。可以说，在无人驾驶技术中，环境感知至关重要，如何提高环境感知技术的可靠性和实效性，是当前无人驾驶技术的研究重点。　　1环境感知传感器　　无人驾驶汽车行驶过程中，需要及时获取周围环境信息并加以处理。就目前研究的技术方案而言，对周围环境感知能力最强应该属激光雷达传感，其次是相机获取图像，再次是毫米波雷达、惯性导航和GPS定位，最后是红外线传感器超声波传感器[1]。　　激光雷达为了充分发挥“教学点数字教育资源全覆盖”项目设备的作用，我们不仅把资源运用于课堂教学，还利用系

3、统的特色栏目开展课外活动，对学生进行安全教育、健康教育、反邪教教育等丰富学生的课余文化生活。为了确保“教学点数字教育资源全覆盖”项目设备正常使用，我校做到安装、教师培训同步进行。设备安装到位后，中心校组织各学点管理人员统一到县教师进修学校进行培训，熟悉系统的使用和维护。　　激光雷达通过远距测距技术，实现距离的测量，普遍包括单线和多线激光雷达，其中，多线雷达能够俯仰角度的提升，扩大扫描面。无人驾驶汽车中，通常选择二者结合的方式完成汽车安全通过道路指导和障碍物探测[2]。　　单线激光雷达。单线激光雷达能够发出一束激光对区域进行扫描，并根据扫描仪和区域各点的

4、相对位置，测量二者之间的相对角度和距离。单线激光雷达的数据传递方式较多，一般为网络接口传输。多线激光雷达。多线激光雷达能够发出两束或两束以上的激光对区域进行扫描，垂直探测范围为°，水平探测范围为360°。由于激光雷达抗干扰性能强、实时性好以及精度高等特点，在跟踪、动态障碍分类、道边检测和障碍检测等方面得到广泛运用。　　相机　　相机可以获取彩色景象信息，是除了激光雷达外获取环境信息的次要来源。相机型号种类多样，一般可分为全景相机、单目相机和双目相机3种。　　毫米波雷达传感器　　该传感器工作效率处于30-300GHz频域，具有质量轻、体积小、抗干扰能力强、

5、角分辨率好等特点。尽管探测范围没有激光雷达更大，但是穿透力和指向性均有较大的优势。结合测量原理，可将其分为调频连续波方式和脉冲方式两种。　　超声波传感器为了充分发挥“教学点数字教育资源全覆盖”项目设备的作用，我们不仅把资源运用于课堂教学，还利用系统的特色栏目开展课外活动，对学生进行安全教育、健康教育、反邪教教育等丰富学生的课余文化生活。为了确保“教学点数字教育资源全覆盖”项目设备正常使用，我校做到安装、教师培训同步进行。设备安装到位后，中心校组织各学点管理人员统一到县教师进修学校进行培训，熟悉系统的使用和维护。　　超声波传感器的探测距离较短，数据处理简

6、单，普遍用于近距离的障碍物检测，由于超声波在空气中将会大大衰减，距离信息不精准，所以普遍用于精度要求不高的区域，例如倒车雷达等。　　2无人驾驶汽车环境感知关键技术　　传感器标定　　刚性连接车体和激光雷达，并保持位移和姿态固定，为便于数据李处，需要将激光雷达坐标系转化为车体坐标系。首先，标定激光雷达外部安装参数，然后，利用雷达极坐标数据完成雷达数据转换，最后，将所有的雷达数据进行统一转换[3]。　　结构化道路检测　　直道检测。在行业标准下，结构化道路建设和设计较为规范，有道路和非道路的车道线。距相机不远车道线，其变化不大，所以假设曲率变化很小，可以将直线

7、用于车线道的拟合。弯道检测。判断弯道方向，需要确定曲率半径才能够提供有效信息，目前公路主要分为回旋线、圆曲线以及直线，为此，应用过俯视图予以拟合。具体步骤：首先，构建弯道模型，假设弯道形状，其次，提取像素点，将车道线像素点作为依据，最后，完成车道模型你和，确定弯道数据模型参数。复杂环境预处理。由于环境光线不均�颍�容易致使相机提取图像存在纯黑和纯白区域，识别算法缺乏可行性，为此，应选择图像预处理，主要方法有：直方图调节、灰度映射调节以及Gamma调节等。为了充分发挥“教学点数字教育资源全覆盖”项目设备的作用，我们不仅把资源运用于课堂教学，还利用系统的特

8、色栏目开展课外活动，对学生进行安全教育、健康教育、反邪教教育等丰富学生的课余文化生活。为了确保